Nächster Punkt-of-Interesse-Empfehlungen durch Nullschuss-Generalisierung von LLMs

核心概念

Große Sprachmodelle (LLMs) können effektiv für Nullschuss-Empfehlungen des nächsten Punkts von Interesse verwendet werden, indem verschiedene Faktoren wie Langzeit-Präferenzen, aktuelle Präferenzen, geografische Entfernung und sequenzielle Übergänge berücksichtigt werden.

摘要

Die Studie untersucht die Anwendung von vortrainierten großen Sprachmodellen (LLMs) zur Modellierung von Benutzer-Check-in-Verhalten für Empfehlungen des nächsten Punkts von Interesse (POI). Dafür wird ein neuartiger Prompt-basierter Ansatz namens LLMmove entwickelt, der vier wichtige Faktoren integriert: Langzeit-Präferenzen der Benutzer, aktuelle Präferenzen, geografische Entfernung und sequenzielle Übergänge.

Die Ergebnisse auf zwei realen Datensätzen zeigen, dass LLMs vielversprechende Nullschuss-Empfehlungsfähigkeiten haben und relativ genaue und sinnvolle Vorhersagen liefern können. Allerdings haben die LLMs Schwierigkeiten, geografische Kontextinformationen genau zu erfassen, und sind empfindlich gegenüber der Reihenfolge der Präsentation von Kandidaten-POIs. Dies unterstreicht die Notwendigkeit weiterer Forschung an robusten Mechanismen zum Verständnis menschlicher Mobilitätsmuster.

統計資料

Die Entfernung zwischen dem Benutzer und dem POI ist ein wichtiger Faktor für die nächste POI-Empfehlung, da Benutzer tendenziell nahe gelegene Orte besuchen.
Die Kategorie des POIs spiegelt die semantischen Informationen wider und ist relevant für die Erfassung von Präferenzmustern bei sequenziellen Übergängen.

引述

"Basierend auf den Langzeit-Check-ins des Benutzers besucht der Benutzer häufig POI '1449' (Fitnessstudio) und '2836' (Nachbarschaft). Daher ist es wahrscheinlich, dass der Benutzer diese Orte erneut besuchen wird."
"Basierend auf den Entfernungen sind die empfohlenen POIs die zehn wahrscheinlichsten Orte im Kandidatenset, die mit den Präferenzen des Benutzers übereinstimmen und in der Nähe liegen."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Where to Move Next

by Shanshan Fen... 於 arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01855.pdf

深入探究

Wie können geografische Informationen effektiver in LLMs integriert werden, um das Verständnis von Mobilitätsmustern zu verbessern?

Um geografische Informationen effektiver in Large Language Models (LLMs) zu integrieren und das Verständnis von Mobilitätsmustern zu verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Zunächst ist es wichtig, die geografischen Koordinaten der Points of Interest (POIs) in die Eingabedaten einzubeziehen, um dem Modell eine räumliche Referenz zu geben. Darüber hinaus können Distanzmetriken verwendet werden, um die geografische Nähe zwischen dem aktuellen Standort des Benutzers und den potenziellen POIs zu berücksichtigen. Dies ermöglicht es dem Modell, das Verhalten von Benutzern genauer zu modellieren, da Menschen dazu neigen, Orte in ihrer Nähe zu besuchen. Darüber hinaus können geografische Merkmale wie topografische Informationen, Verkehrsmuster und geografische Barrieren in die Modellierung einbezogen werden, um ein umfassenderes Verständnis der Mobilitätsmuster zu erlangen.

Wie können sequenzielle Übergangsmuster zwischen POI-Kategorien genauer erfasst werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen?

Um sequenzielle Übergangsmuster zwischen POI-Kategorien genauer zu erfassen und die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen, können verschiedene Techniken angewendet werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die historischen Check-ins der Benutzer zu analysieren und Muster in den aufeinanderfolgenden POI-Besuchen zu identifizieren. Durch die Verwendung von Sequenzmodellen wie recurrent neural networks (RNNs) oder transformer-basierten Architekturen können diese Muster erfasst und für die Vorhersage zukünftiger Bewegungen genutzt werden. Darüber hinaus können Aufmerksamkeitsmechanismen eingesetzt werden, um die Gewichtung von POI-Kategorien in der Sequenz zu berücksichtigen und relevante Übergänge zu identifizieren. Durch die Integration von geografischen und zeitlichen Informationen in die Analyse der sequenziellen Übergänge können präzisere Vorhersagen getroffen werden.

Welche zusätzlichen Kontextinformationen könnten LLMs dabei helfen, Benutzerverhalten bei der Standortwahl besser zu verstehen?

Zusätzlich zu geografischen und sequenziellen Informationen könnten LLMs von weiteren Kontextinformationen profitieren, um das Benutzerverhalten bei der Standortwahl besser zu verstehen. Dazu gehören beispielsweise demografische Daten der Benutzer, wie Alter, Geschlecht und Interessen, die Aufschluss über individuelle Präferenzen geben können. Soziale Verbindungen und Interaktionen in sozialen Netzwerken könnten ebenfalls wichtige Hinweise liefern, welche Orte ein Benutzer bevorzugt. Aktuelle Ereignisse oder Trends in der Umgebung könnten ebenfalls in die Analyse einbezogen werden, um das Verhalten der Benutzer besser zu antizipieren. Durch die Berücksichtigung eines breiten Spektrums an Kontextinformationen können LLMs ein umfassenderes Verständnis des Benutzerverhaltens bei der Standortwahl entwickeln und präzisere Empfehlungen generieren.